Historical Prices API
Beschreibung
Die Historical Prices API liefert strukturierte historische Marktdaten für Aktien, ETFs, Investmentfonds und weitere unterstützte Anlageklassen. Rufen Sie OHLC-Kurse, adjustierte Schlusskurse, Handelsvolumen, Dividenden, Aktiensplits, Zeitstempel und weitere historische Marktdaten in täglichen, wöchentlichen, monatlichen oder jährlichen Intervallen ab.
Der Endpoint ist für Anwendungen konzipiert, die historische Marktentwicklungen analysieren, Renditen berechnen, Anlagen vergleichen, technische Indikatoren erzeugen, eigene Visualisierungen erstellen oder historische Datensätze exportieren. Er kann eigenständig genutzt oder mit der Market Price API, der Summary API und anderen FinImpulse-Endpoints kombiniert werden, um vollständige Finanz-Dashboards und Analyseplattformen aufzubauen.
Interface-Beispiel
Ausgabe-Beispiel
NOKIA.HE — Nokia · Tägliches Intervall · in USD normalisiert
|
Datum |
Eröffnung |
Hoch |
Tief |
Schluss |
Volumen |
|---|---|---|---|---|---|
|
2025-12-29 |
$6.56 |
$6.57 |
$6.45 |
$6.57 |
7.40M |
|
2025-12-23 |
$6.53 |
$6.54 |
$6.48 |
$6.49 |
6.46M |
|
2025-12-22 |
$6.44 |
$6.52 |
$6.41 |
$6.44 |
8.70M |
|
2025-12-19 |
$6.33 |
$6.45 |
$6.32 |
$6.40 |
22.86M |
|
2025-12-18 |
$6.22 |
$6.42 |
$6.19 |
$6.38 |
12.16M |
So erstellen Sie diesen Workflow
Dieser Workflow basiert auf den folgenden FinImpulse-APIs
- Historical Prices API
- Search Lite API (optional)
- Market Price API (optional)
- Summary Lite API (optional)
Ressourcen
API-Kostenbeispiele
| Szenario | Verwendete APIs | Anwendungsbeispiel | Geschätzte Monatskosten |
|---|---|---|---|
| Historische Kurse (1 Jahr) | Historical Prices API | 10.000 Instrumente × 1 Jahr tägliche Kursdaten | ≈ $27,20 |
| Historical Prices API (Calls) = $0,00020 10.000 Instrumente × $0,00020 = $2,00 Historical Prices API (Rows) = $0,00001 10.000 Instrumente × 252 Tage = 2.520.000 Zeilen 2.520.000 Zeilen × $0,00001 = $25,20 Gesamt = $2,00 + $25,20 = $27,20 / Monat |
|||
| Historische Kurse (5 Jahre) | Historical Prices API | 10.000 Instrumente × 5 Jahre tägliche Kursdaten | ≈ $130,00 |
| Historical Prices API (Calls) = $0,00020 5 Jahre × 252 Tage = 1260 Zeilen > 1000 → 2 Calls 10.000 Instrumente × 2 × $0,00020 = $4,00 Historical Prices API (Rows) = $0,00001 10.000 Instrumente × 252 Tage × 5 Jahre = 12.600.000 Zeilen 12.600.000 Zeilen × $0,00001 = $126,00 Gesamt = $4,00 + $126,00 = $130,00 / Monat |
|||
| Historische Kurse (10 Jahre) | Historical Prices API | 10.000 Instrumente × 10 Jahre tägliche Kursdaten | ≈ $258,00 |
| Historical Prices API (Calls) = $0,00020 10 Jahre × 252 Tage = 2520 Zeilen → 3 Calls 10.000 Instrumente × 3 × $0,00020 = $6,00 Historical Prices API (Rows) = $0,00001 10.000 Instrumente × 252 Tage × 10 Jahre = 25.200.000 Zeilen 25.200.000 Zeilen × $0,00001 = $252,00 Gesamt = $6,00 + $252,00 = $258,00 / Monat |
|||
| Historische Kurse (20 Jahre) | Historical Prices API | 10.000 Instrumente × 20 Jahre tägliche Kursdaten | ≈ $516,00 |
| Historical Prices API (Calls) = $0,00020 20 Jahre × 252 Tage = 5040 Zeilen → 6 Calls 10.000 Instrumente × 6 × $0,00020 = $12,00 Historical Prices API (Rows) = $0,00001 10.000 Instrumente × 252 Tage × 20 Jahre = 50.400.000 Zeilen 50.400.000 Zeilen × $0,00001 = $504,00 Gesamt = $12,00 + $504,00 = $516,00 / Monat |
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Haftungsausschluss. Die oben genannten Preisbeispiele wurden anhand der in diesem Workflow verwendeten APIs berechnet und stellen typische Nutzungsszenarien dar. Statische Daten können clientseitig zwischengespeichert werden, um die tatsächlichen Kosten unter diese Schätzungen zu senken; für Entwicklung und Tests steht zudem die Sandbox-Umgebung getrennt von der Produktivnutzung zur Verfügung. Die tatsächlichen Kosten hängen von den Endpoints, Datensätzen, der Antwortgröße, der Anfragehäufigkeit, der Caching-Strategie sowie zusätzlichen Daten ab, die in Ihrer Anwendung einbezogen werden.
FinImpulse stellt ausschließlich Finanzdaten- und Analyse-APIs bereit. KI-generierte Antworten hängen von der Anwendung, den Prompts und dem verwendeten Sprachmodell ab. FinImpulse gibt keine Anlageberatung oder Handelsempfehlungen und garantiert nicht die Richtigkeit KI-generierter Schlussfolgerungen.